JP2013206323A - 帳票画像管理システム、帳票画像管理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】証跡情報として利用される帳票画像データの保管のためのデータ量を削減する。
【解決手段】マスタ画像格納部１０は複数種類のマスタ画像を格納しておく。帳票画像取得部１１は帳票画像を取得する。高相関マスタ画像検索部１２は、複数種類のマスタ画像のうちで前記帳票画像取得部が取得した帳票の画像との相関が最も高いものをマスタ画像格納部１０から検索する。共通差分生成部１３は、その複数の帳票画像間の差分と、検索されたマスタ画像と複数の帳票画像のうちの１つとの差分をとの間で共通して存在している共通差分部分を表している共通差分データを生成する。共通差分データ格納部１４は、その共通差分データを格納する。差分データ生成部１５は、帳票画像取得部１１が取得したそれぞれの帳票画像についての、検索されたマスタ画像に共通差分データが表している画像を重畳したデータに対する、それぞれの差分データを生成する。差分データ格納部２０は、差分データ生成部１５が生成した差分データを格納する。
【選択図】図１

Description

本明細書で議論される実施態様は、画像情報の管理技術に関し、特に、帳票画像情報の圧縮技術に関する。

銀行のような、帳票を扱う分野では、データセンターを使った帳票管理システムが使われている。このようなシステムでは、イメージスキャナ装置で紙の帳票の読み取りを行って電子文書化し、得られた帳票画像データを証跡情報として保管する作業が行われている。しかし、帳票画像データの保管用のストレージの容量が肥大化しており、それを解決する方法が考えられている。

帳票画像データのデータ量を減らすために、例えばＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）方式のような、静止画像の圧縮技術を用いた帳票画像データの圧縮が行われている。しかしながら、昨今の帳票管理システムにおけるストレージ容量の肥大化は深刻であり、静止画像の圧縮技術を流用して得られる程度のデータ圧縮率では、十分な対策とならないのが現状である。

ところで、帳票画像の保存データ量を減らす技術として、例えば、以下のような帳票画像処理の技術が知られている。この技術は、まず、記入済みの帳票画像を取得する。次に、この記入済み帳票画像と未記入の帳票画像との間で画素毎に排他的論理和演算処理を行うことによって、記述部のみの帳票画像である差分帳票画像を抽出する。そして、このようにして抽出された差分帳票画像を圧縮して保存しておくようにする。その後、元の記入済み帳票画像を復元するには、まず、保存しておいた圧縮差分帳票画像を読み出して伸張処理を行うことで圧縮前の差分帳票画像を得る。次に、この差分画像と前述の未記入の帳票画像との間で画素毎に排他的論理和演算処理を行うことによって、元の記入済み帳票画像が復元される。すなわち、この技術では２値画像を処理対象としており、未記入の帳票画像データと記入済み帳票画像データとの間で排他的論理和演算を行うことによって抽出される記述部のみの帳票画像を圧縮保存するようにして、保存データサイズを小さくしている。以下の説明では、この技術を「第一の技術」と称することとする。

また、未記入の帳票画像を作成する技術として、以下のような帳票画像作成装置が知られている。この帳票画像作成装置では、まず、同一形式の帳票に記入された複数枚の記入後帳票画像を取得する。次に、この記入後帳票画像間の位置合わせを行う。この位置合わせ後、記入後帳票画像間のＡＮＤ画像を作成する。次に、作成されたＡＮＤ画像と位置合わせ済みの記入後帳票画像とから、黒ラン（黒データが並んでいるデータ）の連結成分を囲む領域を抽出することによって、未記入状態の帳票の画像を作成する。以下の説明では、この技術を「第二の技術」と称することとする。この第二の技術では、更に、ＡＮＤ画像から抽出した矩形領域と記入後帳票画像から抽出した矩形領域とを対応付けると共に、矩形領域の大きさ、黒画素数、若しくは矩形領域の抽出数を用いて不要な画像領域を特定し削除することで、未記入の帳票画像の作成精度を向上させる。

また、イメージスキャナ等で読み取った帳票画像が、既に登録されている帳票画像と同一のフォーマットか判断する帳票識別システムが知られている。このシステムは、イメージスキャナ等で読み取った帳票画像が、既に登録されている帳票画像と同一のフォーマットか判断するときに、記入や押印等のノイズを識別前に取り除くことで、読み取った帳票画像のフォーマットを認識するというものである。このシステムの動作は、登録モードと識別モードの２つに分かれている。登録モードでの動作では、まず、被登録帳票画像データを読み込み、識別に利用する罫線特徴を抽出する。次に、抽出した罫線特徴のうち、例えば、罫線の長さが閾値よりも短いものをノイズとして除去する。また、追記帳票と称されている、被登録帳票画像データに手書きで押印欄等が追加された帳票にも対応可能にするために、そのような追記帳票も読み込んで、指定された追記部分を許容差分量として罫線特徴と共に登録する。一方、識別モードでの動作では、まず、被識別帳票画像データを読み込み、登録時と同様の方法で罫線特徴の抽出、ノイズ除去を行う。そして、全ての登録帳票フォーマットに対して罫線特徴のマッチングを行い、このマッチングにおいて、罫線特徴量の差異が許容差分量より小さいフォーマットを、対応した帳票として出力する。なお、特徴量の差異が全ての登録帳票フォーマットに対して許容差分量より大きい場合には、マッチング失敗として出力する。以下の説明では、この技術を「第三の技術」と称することとする。

特開２０００−１５２００９号公報 特開平１０−４０３１２号公報 特開２００６−２０１９６５号公報

前述した第一の技術では、記入済み帳票画像と未記入の帳票画像との差分画像のデータを保存するようにしている。しかし、記入済み帳票画像の読み取りを、イメージスキャナ等の読取装置を用いて行うと、この読取装置自身で発生するノイズも記入データとして扱ってしまうこととなり、保存する差分画像のデータ量を増加させる要因となる。また、読取装置自身によるノイズの発生には個体差があり、取得画像上におけるノイズの位置や大きさは、個々の読取装置によって区々である。

ここで、例えば、読み取り装置ごとに未記入帳票画像を用意すれば、この差分画像のデータ量の増加は防ぐことができるが、このようにするには、多数の未記入帳票画像のデータを予め用意しておく必要が生じ、これらのデータの保存量が増加してしまう。

また、帳票画像データの証跡情報としての管理では、読み取った帳票画像データに対して書き換え等の変更が行われていないことを明確にしたいという要望がある。ところが、前述したような、読取装置自身での発生ノイズを除去するための処理を帳票画像データに対して施すと、帳票画像データに対する変更がなされていないことを照明することが難しくなってしまう。

一方、前述した第二の技術は、あくまでも未記入帳票を生成するための技術に過ぎないため、記入後帳票画像の保存データ量を減らすことは出来ない。また、前述のようにして第二の技術を用いて未記入の帳票画像の作成精度の向上を試みても、読み取りによる差分以外の記入情報も除去してしまうことがあるため、読み取りによる差分の除去はできない。

また、前述した第三の技術は、データ量を減らすことはできない。また、この第三の技術でノイズ除去に用いている罫線特徴は、罫線以外の情報を除去するために用いられているものであるから、文字情報も除去してしまうため、読み取りによる差分のみを除去することはできない。

したがって、帳票画像管理システムであって、証跡情報として利用される帳票画像データの保管のためのデータ量を削減するシステムが望まれている。

本明細書で後述する帳票画像管理システムに、マスタ画像格納部と、帳票画像取得部と、高相関マスタ画像検索部と、共通差分生成部と、共通差分データ格納部と、差分データ生成部と、差分データ格納部と、を備えているというものがある。ここで、マスタ画像格納部は、複数種類のマスタ画像を格納しておく。帳票画像取得部は、帳票画像を取得する。高相関マスタ画像検索部は、その複数種類のマスタ画像のうちで帳票画像取得部が取得した帳票の画像との相関が最も高いものを、マスタ画像格納部から検索する。共通差分生成部は、その複数の帳票画像間の差分と、検索されたマスタ画像と複数の帳票画像のうちの１つとの差分との間で共通して存在している共通差分部分を表している画像のデータを共通差分データとして生成する。共通差分データ格納部は、その共通差分データを格納する。差分データ生成部は、帳票画像取得部が取得したそれぞれの帳票画像についての、検索されたマスタ画像に共通差分データが表している画像を重畳したデータに対する、それぞれの差分データを生成する。差分データ格納部は、差分データ生成部が生成した差分データを格納する。

また、本明細書で後述する帳票画像管理方法のひとつは、まず、帳票の画像を取得する。次に、複数種類のマスタ画像から、取得した帳票の画像との相関が最も高いマスタ画像を検索する。次に、その複数の帳票画像間の差分と、検索されたマスタ画像と複数の帳票画像のうちの１つとの差分との間で共通して存在している共通差分部分を表している画像のデータを共通差分データとして生成して共通差分データ格納部に格納する。そして、複数の帳票画像の各々についての、検索されたマスタ画像に共通差分データが表している画像を重畳したデータに対する、それぞれの差分データを生成して差分データ格納部に格納する。

また、本明細書で後述するプログラムのひとつは、以下の処理をコンピュータに実行させる。この処理は、まず、帳票の画像を取得する。次に、複数種類のマスタ画像から、取得した帳票の画像との相関が最も高いマスタ画像を検索する。次に、その複数の帳票画像間の差分と、検索されたマスタ画像と複数の帳票画像のうちの１つとの差分との間で共通して存在している共通差分部分を表している画像のデータを共通差分データとして生成して共通差分データ格納部に格納する。そして、複数の帳票画像の各々についての、検索されたマスタ画像に共通差分データが表している画像を重畳したデータに対する、それぞれの差分データを生成して差分データ格納部に格納する。

本明細書で後述する帳票画像管理システムは、証跡情報として利用される帳票画像データの保管のためのデータ量が削減されるという効果を奏する。

帳票画像管理システムの一実施例の機能ブロック図である。 共通差分データの生成の方法を説明するための図である。 差分データの生成の方法を説明するための図である。 差分データ格納部での差分データの管理の様子を表した模式図である。 図１の帳票管理システムの実装例である。 帳票画像管理システムに使用可能なコンピュータの一例の構成図である。 読み取り差分の説明図である。 帳票画像圧縮処理の第一の例の処理内容を図解したフローチャートである。 共通差分データ生成処理の処理内容を図解したフローチャートである。 圧縮効率を考慮した帳票画像圧縮処理の第二の例の処理内容を図解したフローチャートである。

以下の説明では図面を適宜参照するが、図中で類似の部分または類似の機能を果たす部分については、同一または類似の参照符号を付与して重複した説明を省略する。
まず、「帳票」の語の意味について定義する。帳票とは、一般的には、各種の事務処理・会計処理のために使用される帳簿や伝票の総称を意味する。但し、本願では、帳票とは、上述した一般的な意味だけではなく、各種試験に用いる答案用紙や、選挙に用いる投票用紙などといった、所定の様式の画像が予め印刷されており、手書き、押印、印刷等によって情報が追加される用紙一般を意味するものとする。

また、以下では「情報を送る」というフレーズを用いることがある。以下では信号を用いて情報の遣り取りを行うことを想定するので、「情報を送る」というフレーズは、より詳細には「情報を含む信号を送る」ことを意味する。情報の伝達のために用いられる信号は電気信号には限定されず、光などであってもよい。

＜システムの全般的説明＞
図１は、帳票画像管理システム１の一実施例の機能ブロック図である。
この帳票画像管理システム１は、マスタ画像格納部１０、帳票画像取得部１１、高相関マスタ画像検索部１２、共通差分データ生成部１３、共通差分データ格納部１４、差分データ生成部１５、及び差分データ格納部２０を備えている。これらは組み合わさって、帳票画像取得部１１で取得した帳票画像に関する情報を、マスタ画像、共通差分データ、および差分データに分割することによって、帳票画像を保管するためのデータ量を削減する。

マスタ画像格納部１０は、複数種類のマスタ画像を格納する。なお、本実施形態において、マスタ画像は、手書き、押印、印刷等によって情報が追加される前の、所定の様式の画像が予め印刷されている帳票の画像である。後述のマスタ画像４００ａは、そのようなマスタ画像の一例である。

帳票画像取得部１１は、手書き、押印、印刷等によって情報が追加された後の帳票の画像を、イメージスキャナ装置等の画像読取装置から取得する。後述の記入後帳票画像データ５００ａは、そのような帳票の画像データの一例である。記入後帳票画像データ５００ａでは、マスタ画像４００ａの所定の位置に、手書きで住所、氏名、金額等のデータが書き込まれている。これらのデータは手書きである必要はないが、書き込まれる位置は決められていることが多い。

高相関マスタ画像検索部１２は、マスタ画像格納部１０に格納されている複数種類のマスタ画像のうちで、帳票画像取得部１１が取得した帳票の画像との相関が最も高いマスタ画像を、マスタ画像格納部１０から検索する。

共通差分データ生成部１３は、帳票画像取得部１１で取得された帳票画像の間で共通している画像領域部分である共通差分を表している画像データである共通差分データを生成する。なお、この共通差分データは、読取装置自身が発生させるノイズ成分を含んでいる。

共通差分データ生成部１３によって行われる共通差分データの生成の方法について図２を参照しながら説明する。
図２には、マスタ画像４００ａと、記入後帳票画像データ５００ａ、５００ｂ、…、５００ｎとが示されている。

前述の共通差分を得るために、まず、記入後帳票画像データ５００ａ、５００ｂ、…、５００ｎが互いに比較されて、それらの間で共通している画像領域部分を除いた画像を表している記入後帳票差分データ６００ａが生成される。なお、図２においては、記入後帳票差分データ６００ａにおける網掛けが付された部分が、この差分として残されている領域を表現している。

この記入後帳票差分データ６００ａは、記入によって追加された情報は含まれているが、帳票の罫線と、帳票画像取得部１１自身が発生させたノイズとは含まれていないこのノイズは、帳票画像取得部１１毎に特有のものであるため、記入後帳票画像データ５００ａ、５００ｂ、…、５００ｎを全て同一の帳票画像取得部１１で取得したものである場合には、記入後帳票画像データ５００ａ、５００ｂ、…、５００ｎの全てに共通に含まれている。従って、このノイズは、記入後帳票画像データ５００ａ、５００ｂ、…、５００ｎを比較しても罫線などの帳票のフォーマットと区別が付かない。このために、このノイズは、記入後帳票共通データ６００ａには含まれない。

次に、記入後帳票画像データの一つ５００ａと、マスタ画像格納部１０に格納されているマスタ画像４００ａとを比較し、それらの間で共通している画像領域部分を除いた画像を表しているマスタ画像差分データ４２０ａを生成する。なお、図２においては、マスタ画像差分データ４２０ａにおける網掛けが付された部分が、この差分として残されている領域を表現している。

このマスタ画像差分データ４２０ａは、帳票の罫線は含まれないが、記入によって追加された情報及び前述のノイズは含まれている。そして、マスタ画像差分データ４２０ａと記入後帳票差分データ６００ａとを比較して、この両者に共通して含まれているデータを、共通差分データ７００ａとして得る。なお、図２においては、共通差分データ７００ａにおける網掛けが付された部分が、この差分として残されている領域を表現している。

この共通差分データ７００ａには、前述した帳票画像取得部１１自身が発生させたノイズが含まれているのみならず、帳票のフォーマットの変更箇所も含まれている。ここで、帳票のフォーマットの変更箇所とは、例えば図２の場合には、帳票のバージョンを示す箇所である。すなわち、図２の場合において、マスタ画像４００ａは「２０１１年０１版」であり、記入後帳票共通データ６００ａでは「２００９年１２版」であるので、帳票のフォーマットの変更箇所は、「０９」と「１２」との箇所が該当する。

共通差分データ格納部１４は、共通差分データ生成部１３によって以上のようにして生成された共通差分データ７００ａを保存する。
差分データ生成部１５は、帳票画像取得部１１が取得した帳票の画像についての、高相関マスタ画像検索部１２が検索したマスタ画像に対する差分データを生成する画像処理を行う。

共通差分データ生成部１３が生成した共通差分データ７００ａを用いて差分データ生成部１５が行う差分データの生成の方法について、図３を参照しながら説明する。
図３には、マスタ画像４００ａ、図２の共通差分データ７００ａで表されている画像をマスタ画像４００ａに重畳した画像４４０ａ、および記入後帳票画像データ５００ａ、５００ｂ、…、５００ｎが示されている。

差分データは、マスタ画像４００ａに共通差分データ７００ａで表されている画像を重畳した画像４４０ａと、前述の記入後帳票画像データ５００ａ、５００ｂ、…、５００ｎとの間の差分を求めることで生成される。このようにして生成された差分データは、帳票のフォーマットの変更箇所を含まず、また、帳票画像取得部１１に特有のノイズも含まない。なお、ここで、この差分データのみを圧縮、保存することによって、そのデータ量が更に削減される。

差分データを使った画像の圧縮手法としては、例えば動画像符号化の手法を用いる。すなわち、最初のマスタ画像をＩピクチャ（Ｉｎｔｒａ Ｐｉｃｔｕｒｅ）（過去の画像を参照しない）で符号化し、次のマスタ画像に共通差分を重畳した画像をＰピクチャ（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｐｉｃｔｕｒｅ）（Ｉピクチャを参照するピクチャ）とし、個別の記入後帳票の画像を、そのＰピクチャを参照するＰピクチャとして圧縮する。このように、２段階の参照構造を持たせることで、帳票画像取得部１１に特有の共通差分は、最初のＰピクチャのみに押し込められる結果、冗長な共通差分情報の繰り返しの符号化が回避すされる。

上記では、共通差分データの段階を１段階だけ設けた例を示したが、共通差分情報を２段階以上設けてもよい。例えば、帳票画像を読み取る際に、マスタ画像と帳票のバージョンが異なる帳票を使用している場合には、帳票のバージョンが違うことによる差分が常に発生する。その差分を第一共通差分とし、さらに読み取り装置によって発生する差分を第二共通差分とすれば、帳票のバージョンによる差分と、読み取り装置によって発生する差分との２つを共通化でき、共通差分情報を２段階設けることになる。

また、差分データ生成部１５は、データ圧縮処理の後、圧縮効率が低下したかどうかを判断する機能を有していてもよい。この機能を備えることによって、圧縮効率が低下した場合には共通差分データを更新するような構成とすることができる。

差分データ格納部２０は、高画像マスタ画像探索部１２で探索されたマスタ画像および差分データ生成部１５で生成された差分データを格納する。
差分データ格納部２０では、マスタ画像格納部１０に格納されている複数種類のマスタ画像から、高相関マスタ画像検索部１２が検索したマスタ画像を特定する識別情報と、差分データ生成部１５が生成した差分データとが対応付けて格納されている。この様子を図４に示す。

図４では、支店毎に帳票画像取得部１１が異なる場合が示されている。この場合、マスタ画像４００ａに対して、複数の帳票画像取得部１１に対する共通差分７００ａ、７００ｂ、…が関連付けられている。さらに、共通差分７００ａ、７００ｂ、…のそれぞれに対して、ある支店の帳票画像取得部１１に対する差分データ８００ａ、８００ｂ、…が関連付けられている。

なお、マスタ画像格納部１１０に格納されたマスタ画像の画像データは、例えば、各画像データを個々に識別する識別情報であるＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｄａｔａ）情報を用いることで個々に識別可能である。なお、このＩＤ情報として、例えば、マスタ画像の画像データファイルのファイル名や、当該ファイル名と関連付けされているインデックス情報が利用可能である。

上述のように、帳票画像管理システムでは、予め用意されている複数種類のマスタ画像４００ａ、４００ｂ、…、４００ｍから、帳票画像取得部１１が取得した帳票の画像の相関が最高であるマスタ画像が選択される。そして、その帳票の画像についての、選択されたマスタ画像に対する差分データ８００が生成されて差分データ格納部２０に格納されて保管される。つまり、この帳票画像管理システム１では、差分データ８００の生成対象として、保管対象である帳票の画像との相関が高いマスタ画像４００ａ、４００ｂ、…、４００ｍが選択され、マスタ画像４００ａ、４００ｂ、…、４００ｍに対して相違する部分だけが差分データ８００として抽出されるので、記録、保管すべきデータ量が少なくなる。

なお、この帳票画像管理システム１において、差分データ生成部１５が、帳票画像取得部１１により取得された帳票の画像に基づいて、高相関マスタ画像検索部１２により検索されたマスタ画像に基づく動き補償フレーム間予測を行うようにしてもよい。この場合には、差分データ生成部１５は、差分データとして、帳票画像取得部１１が取得した帳票の画像についての、高相関マスタ画像検索部１２が検索したマスタ画像４００ａ、４００ｂ、…、４００ｍに対する、動きベクトルの情報と動き補償フレーム間予測誤差の情報とを生成するようにする。この場合には、前述したような、帳票画像取得部１１が取得した帳票の画像とマスタ画像４００ａ、４００ｂ、…、４００ｍとの位置合わせを行わなくても、生成される差分データのデータ量が少なくなる。具体的な処理としては、前記両画像をブロック単位（画像の処理単位である、４×４画素単位，８×８画素単位あるいは１６×１６画素単位等の所定のブロック単位）に処理を行う。

また、この帳票画像管理システムにおいて、差分データ生成部１５が、更に、生成した差分データに対してデータ圧縮処理を施すようにしてもよい。なお、この場合には、差分データ格納部２０は、差分データ生成部１５によってデータ圧縮処理が施された差分データを格納するようにする。

なお、図１の帳票画像管理システム１に、マスタ画像をマスタ画像格納部１０に新たに格納するマスタ画像新規格納部を更に備えてもよい。マスタ画像新規格納部は、例えば、帳票画像取得部１１が取得した帳票の画像のうちで、その帳票の画像について差分データ生成部１５が生成した差分データのデータ量が所定閾値以上のものを、マスタ画像として、マスタ画像格納部１０に新たに格納する。

なお、このようにする場合において、マスタ画像新規格納部が新たなマスタ画像をマスタ画像格納部１０へ格納した場合には、差分データ生成部１５は、帳票画像取得部１１が取得した帳票の画像についての、新たなマスタ画像に対する差分データを生成する。また、この場合には、差分データ格納部２０は、マスタ画像格納部１０に格納されている複数種類のマスタ画像から新たなマスタ画像を特定する識別情報と、差分データ生成部１５が生成した該新たなマスタ画像に対する差分データとを対応付けて格納する。

ところで、上記の共通差分データ生成部１３及び差分データ生成部１５で用いられる画像間の差分を求める方法として、ベクトル探索の技術を用いてもよい。
ベクトル探索は、動画像圧縮のフレーム間予測の主要技術である動き補償に使用され、参照画像から注目画像までの動き量の推定を行う技術である。本実施例では、参照画像(マスタ画像や注目画像以外の記入後帳票)と記入帳票(注目画像)とを動画像中の２フレームと見立ててベクトル探索を行う。動き探索は例えば１６×１６画像単位の矩形（マクロブロック）単位で行われ、現在処理中の画像に対し、参照画像上の所定の範囲を探索して、一番似ている画像位置ベクトルの決定を行う。なお、“一番似ている画像位置”の判断方法としては、例えば、ＳＡＤ（画素間差分絶対値和）を用いる方法が知られている。このＳＡＤが小さければ、マスタ画像と非常に似ていることになり、動画像圧縮を利用した帳票画像圧縮では、圧縮効率が高くなる。一方、参照画像に含まれない画像（記入部分やノイズなど）を含むマクロブロックでベクトル探索を行った場合には、似た画像が参照画像上に無く、ベクトル探索で求められる最適位置のＳＡＤ値は非常に大きくなる。すなわち、ＳＡＤ値の大小を見ることで、“一番似ている画像位置”の判断を行うことができる。

なお、ベクトル探索にＳＡＤを用いる代わりに、参照画像との相関を求める他の手法を用いてもよい。

ところで、図１に示されているように、帳票画像管理システム１は、差分データ読出部３１、特定マスタ画像読出部３２、特定共通差分データ読出部３３、および帳票画像復元部３４を更に備えてもよい。これらは、組み合わされて、差分データ格納部２０に格納されたデータからの元の帳票の画像の復元を行う。

差分データ読出部３１は、前述した差分データと識別情報とが対応付けられて格納されている差分データ格納部２０から、差分データと、その差分データに対応付けられている識別情報とを読み出す。

特定マスタ画像読出部３２は、差分データ読出部３１が読み出した識別情報により特定されるマスタ画像を、マスタ画像格納部１０から読み出す。

特定共通差分データ読出部３３は、差分データ読出部３１が読み出した差分データの生成に使用した共通差分データを、共通差分データ格納部１４から読み出す。

帳票画像復元部３４は、差分データ読出部３１が読み出した差分データと、特定共通差分データ読出部３３が読み出した共通差分データと、特定マスタ画像読出部３２が読み出したマスタ画像とから、帳票の画像を復元する画像処理を行う。

例えば、差分データ生成部１５が、前述のように動き補償フレーム間予測を行って、差分データとして、動きベクトルの情報と動き補償フレーム間予測誤差の情報とを生成していた場合には、帳票画像復元部３４は、以下の動作を行う。

すなわち、この場合、帳票画像復元部３４は、まず、特定マスタ画像読出部３２が読み出したマスタ画像と、特定共通差分データ読出部３３が読み出した共通差分データと、差分データに含まれている動きベクトルの情報とを用いて予測画像を生成する。次に、生成された予測画像に対し、差分データに含まれている動き補償フレーム間予測誤差の情報を用いて予測誤差分の加算を行う。すると、帳票画像取得部１１が取得していた帳票の画像が復元される。

なお、図１には示されていないが、帳票画像復元部３４には表示部が接続されていてもよい。表示部は、帳票画像復元部３４で復元された帳票を、システム１の利用者向けに表示をする。

＜帳票画像管理システムの実装例＞
図５は、図１の帳票管理システム１の実装例である。
図５に示されているように、帳票管理システム１の各部は、支店Ａ、データセンター、および支店Ｃに分けて配置される。
支店Ａは、記入後帳票５１をスキャンして記入後帳票５１に関する情報を取得するためのスキャナ５０、スキャナ５０で取得された記入後帳票５１に関する情報の符号化処置を行う認識・点検端末装置１００、認識・点検端末装置１００で生成されたデータを格納するＡＥサーバ１２０を含んでいる。

データセンターは、マスタ画像、共通差分データ、および差分データ等のデータを格納するためのストレージ装置２００、登録用サーバ２２０、および検索用サーバ２４０を含んでいる。登録用サーバ２２０、および検索用サーバ２４０はストレージ装置２００に接続されている。登録用サーバ２２０は、支店Ａのサーバ１２０に接続されており、認識・点検端末装置１００で生成されたデータをストレージ装置２００に転送し記憶させる。検索用サーバ２４０は、外部からの要求に応じて、ストレージ装置２００に格納されているデータの検索を行う。また、検索用サーバ２４０は、ストレージ装置２００格納されているマスタ画像、共通差分データ、および差分データを用いてもとの記入後帳票５１を復号化する復号化処理を行う。

支店Ｃは、検索・表示端末装置３００を含んでいる。検索・表示端末装置３００は、検索・表示端末装置３００の利用者からの入力をデータサーバに送り、その応答としてデータセンターの検索用サーバ２４０から送られてきた復号化されたデータを、利用者に表示をする。

スキャナ５０はマスタ画像格納部１０を構成する。
サーバ１２０は、高相関マスタ画像検索部１２、共通差分データ生成部１３、差分データ生成部１５を構成する。

ストレージ装置２００は、図１のマスタ画像格納部１０、共通差分データ格納部１４および差分データ格納部２０の機能を有しており、マスタ画像６１、共通差分データ７１および差分データ７２を格納している。

検索用サーバ２４０は、差分データ読出部３１、特定マスタ画像読出部３２、特定共通差分データ読出部３３、および帳票画像復元部３４を構成する。

スキャナ５０によって取り込まれた記入後帳票５１は、認識・点検端末装置１００で、データセンターのストレージ装置２００に格納されているマスタ画像群のひとつであるマスタ画像６１と比較されて、共通差分データ７１及び差分データ７２が生成される。認識・点検端末装置１００で生成された共通差分データ７１及び差分データ７２は、サーバ１２０を介して、登録用サーバ２２０に送られる。登録用サーバ２２０に送られた共通差分データ７１及び差分データ７２はそれぞれ、ストレージ装置２００の共通差分データ群及び差分データ群の一要素として格納される。

支店Ｃの検索・表示端末装置３００は、所定の帳票の表示を要求する入力を受けると、データセンターの検索用サーバ２４０にその要求を送る。検索用サーバ２４０は、ストレージ装置２００から該当するマスタ画像６１、共通差分データ７１及び差分データ７２を読み出して復号化処理を行い、支店Ｃの検索・表示端末装置３００に送る。

＜コンピュータの構成＞
図６は、図１の帳票管理システム１に使用可能なコンピュータの一例の構成図である。
このコンピュータ８０は、ＭＰＵ８１、ＲＯＭ８２、ＲＡＭ８３、ハードディスク装置８４、入力装置８５、表示装置８６、インタフェース装置８７、及び記録媒体駆動装置８８を備えている。なお、これらの構成要素はバスライン８９を介して接続されており、ＭＰＵ８１の管理の下で各種のデータを相互に授受することができる。

ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）８１は、このコンピュータ８０全体の動作を制御する演算処理装置であり、コンピュータ８０の制御処理部として機能する。

ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）８２は、所定の基本制御プログラムが予め記録されている読み出し専用半導体メモリである。ＭＰＵ８１は、この基本制御プログラムをコンピュータ８０の起動時に読み出して実行することにより、このコンピュータ８０の各構成要素の動作制御が可能になる。

ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）８３は、ＭＰＵ８１が各種の制御プログラムを実行する際に、必要に応じて作業用記憶領域として使用する、随時書き込み読み出し可能な半導体メモリである。

ハードディスク装置８４は、ＭＰＵ８１によって実行される各種の制御プログラムや各種のデータを記憶しておく記憶装置である。ＭＰＵ８１は、ハードディスク装置８４に記憶されている所定の制御プログラムを読み出して実行することにより、後述する各種の制御処理を行えるようになる。例えば、このコンピュータ８０を図５のストレージ装置２００として使用する場合には、このハードディスク装置８４が、マスタ画像格納部１０、共通差分データ格納部１４、差分データ格納部２０として利用される。

入力装置８５は、例えばマウス装置やキーボード装置であり、図５の認識・点検端末装置１００または検索・表示端末装置３００の利用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＭＰＵ８１に送付する。

表示装置８６は、例えば液晶ディスプレイであり、ＭＰＵ８１から送付される表示データに応じて各種のテキストや画像を表示する。例えば、このコンピュータ８０を図５の認識・点検端末装置１００または検索・表示端末装置３００として使用する場合には、帳票画像復元部３４により復元された表示画像データで表される、スキャナ５０が読み取った帳票の復元画像の表示を行う。

インタフェース装置８７は、このコンピュータ８０に接続される各種機器との間での各種情報の授受の管理を行う。より具体的には、インタフェース装置８７は、例えば、図５のスキャナ５０、認識・点検端末装置１００、サーバ１２０、登録用サーバ２２０、ストレージ装置２００、検索用サーバ２４０、検索・表示端末装置３００の間で通信ネットワークを介して行われる、マスタ画像６１、共通差分データ７１、差分データ７２等の各種のデータの授受の管理を行う。また、このコンピュータ８０を図６のサーバ１２０として使用する場合には、スキャナ装置５０から出力されるスキャンデータを受け取ってＭＰＵ８１に送付する。

記録媒体駆動装置８８は、可搬型記録媒体９０に記録されている各種の制御プログラムやデータの読み出しを行う装置である。ＭＰＵ８１は、可搬型記録媒体９０に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置８８を介して読み出して実行することによって、後述する各種の制御処理を行うようにすることもできる。なお、可搬型記録媒体９０としては、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）規格のコネクタが備えられているフラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などがある。

このようなコンピュータ８０を用いて認識・点検端末装置１００、ＡＥサーバ１２０、登録用サーバ２２０、ストレージ装置２００、検索用サーバ２４０、および検索・表示端末装置３００の各々を構成するには、例えば、後述する各種の制御処理をＭＰＵ８１に行わせるための制御プログラムを作成する。作成された制御プログラムはハードディスク装置８４若しくは可搬型記録媒体９０に予め格納しておく。そして、ＭＰＵ８１に所定の指示を与えてこの制御プログラムを読み出させて実行させる。こうすることで、認識・点検端末装置１００、サーバ１２０、登録用サーバ２２０、ストレージ装置２００、検索用サーバ２４０、および検索・表示端末装置３００が各々備えている機能がＭＰＵ８１により提供される。従って、このコンピュータ８０が認識・点検端末装置１００、サーバ１２０、登録用サーバ２２０、ストレージ装置２００、検索用サーバ２４０、検索・表示端末装置３００として機能するようになる。

＜システムに必要な保存データ量の比較＞
以下では、帳票画像管理システム１の効果を、幾つかの比較例を用いて説明する。
まず、背景技術として前述した第一の技術を用いた場合にシステムに必要となる保存データ量について検討する。

まず、システムで扱うマスタ画像枚数をＮｍ［枚］、システムを利用する店舗数をＮｂ［店］、店舗内に設置してあるイメージスキャナ台数をＮｓ［台］、システム全体で扱う記入後帳票の枚数をＮｉ[枚]とする。また、マスタ画像の平均データ量をＳｍ１［ｂｉｔ／枚］、マスタ画像と記入後帳票画像との差分量の平均をＳｉ［ｂｉｔ／枚］、読み取りによって発生する差分量の平均をＳｂ［ｂｉｔ／枚］とする。

このとき、システムに必要な保存データ量Ｓ１［ｂｉｔ］は次式で表される。

上記の［数１］式ではＳｉ中に読み取り差分の平均値であるＳｂ[ｂｉｔ]が含まれ、常にＳｂ×Ｎｉの差分が差分データとして保存されることになる。また、読取装置ごとに未記入帳票の画像を用意する場合における、システムに必要な保存データ量Ｓ２[ｂｉｔ]は下記の［数２］式で表される。

ここでＳｍ２［ｂｉｔ／（店×台×枚）]は、マスタ画像の平均データ量である。ここではマスタ画像枚数を読取装置ごとに用意するため、この平均データ量は、店舗数×スキャナ台数×マスタ画像枚数分のマスタ画像の平均を取ったものとする。また、Ｓｐ［ｂｉｔ／枚］は、読み取り装置による差分が発生しない場合のマスタ画像と記入後帳票との差分量の平均である。

上記［数１］式と［数２］式とから、（Ｓｉ−Ｓｐ）×Ｎｉ＞Ｎｍ×（Ｓｍ２×Ｎｂ×Ｎｓ−Ｓｍ１)の場合には、Ｓ１＞Ｓ２となる。これは、読み取り装置ごとにマスタ画像を用意することによって増加するデータ数よりも、読み取りによって発生するマスタ画像との差分量の合計が多くなるときＳ１＞Ｓ２になることを示している。ここで、Ｓｍ１とＳｍ２、Ｓｐ、Ｓｉは平均値であるため変化が小さいと考えられる。従って、ＮｍやＮｂ、Ｎｓが一定であるとすれば、記入後帳票の枚数Ｎｉが増加すするほど、Ｓ２はＳ１よりデータ量が減少することになる。帳票画像を扱うシステムでは、膨大な帳票画像を扱うため、読取装置ごとにマスタ画像を用意する方がデータ量は少なくなる。但し、このようにする場合には、Ｎｂ×Ｎｓ枚のマスタ画像が必要になる。

ここで、この［数１］式及び［数２］式の各パラメータに対して、下記の［表１］の設定値を与える。

上記の［表１］について説明する。
Ｎｍ［枚］は、全体で1つ持っている共通のマスタの数である。
Ｎｂ［店］は、システムを利用する店舗数である。
Ｎｓ［台］は、各店舗内に設置されたスキャナ台数である。
Ｎｉ［枚］は、システム全体で扱う帳票数である。
Ｓｍ１［ｂｉｔ／枚］は、システム全体で1つのマスタ画像を持つ場合のマスタ画像1枚の平均データサイズである。
Ｓｍ２［ｂｉｔ／（店×台×枚）]は、スキャナごとに個別でマスタ画像を持つ場合のマスタ画像1枚の平均データサイズである。
Ｓｂ［ｂｉｔ］は、マスタ画像と別のスキャナで読み取ったマスタ画像との差分である。
Ｓｐ［ｂｉｔ］は、スキャナの違いを加味して差分を取った場合の情報量である。
Ｓｉ［ｂｉｔ］は、スキャナの違いを加味せず差分を取った場合の情報量である。

下記の［表２］は、［数１］式及び［数２］式の各パラメータに対して［表１］の設定値を与えたときの、システムに必要な保存データ量を表したものである。

［表２］において、Ｓ１は、同一フォーマットの帳票についてシステム全体で1つのマスタ画像を持ち、マスタ画像と記入済み帳票との差分を求める方式である。また、Ｓ２は、スキャナごとにマスタ画像を持ち、マスタ画像と記入済み帳票との差分を求める方式である。

なお、［表１］におけるマスタ画像枚数Ｎｍ［枚］、店舗数Ｎｂ［店］、スキャナ台数Ｎｓ［台］、記入後帳票枚数Ｎｉ［枚］の各設定値は、システムが銀行で利用されることを想定し、調査した値である。また、読み取りによって発生する差分量の平均Ｓｂ［ｂｉｔ／枚］、マスタ画像と記入後帳票との差分量Ｓｉ［ｂｉｔ／枚］、読み取り装置による差分が発生しない場合のマスタ画像と記入後帳票との差分量Ｓｐ［ｂｉｔ／枚］の各設定値は、帳票画像を読み取って算出した値である。なお、マスタ画像の平均データ量Ｓｍ１［ｂｉｔ／枚］、Ｓｍ２［ｂｉｔ／（店×台×枚）]については、同じとして算出している。データ量Ｓ１、Ｓ２は、単位をｂｉｔからＧｂｙｔｅに変換して表記している。

次に、図１の帳票画像管理システム１において、システム実現に必要な保存データ量について検討する。
帳票画像管理システム１では、共通差分データを用いることにより、読取装置ごとに発生する差分を、共通差分データとしてまとめることで、差分データ量の増加を削減する。また、マスタ画像は、読取装置ごとに複数保存しておく必要が無い。マスタ画像と共通差分データと差分データとは対応付けを行い、帳票画像を復元する場合には、差分データを生成したときに使用したマスタ画像と共通差分データを使用して復元を行う。

ここで、帳票画像管理システム１において、システムに必要な保存データ量の算出を試みる。
帳票画像管理システム１で扱うマスタ画像枚数をＮｍ［枚］、システムを利用する店舗数をＮｂ［店］、店舗内に設置してあるイメージスキャナ台数をＮｓ［台］、システム全体で扱う記入後帳票の枚数をＮｉ［枚］とする。また、マスタ画像の平均データ量をＳｍ１［ｂｉｔ／枚］、マスタ画像と記入後帳票画像との差分量の平均をＳｉ［ｂｉｔ／枚］、読み取りによって発生する共通差分量の平均をＳｂ［ｂｉｔ／枚］、読み取る装置ごとに取得する未記入帳票と記入後帳票との差分量の平均をＳｐ［ｂｉｔ／枚］とすると、システムに必要な保存データ量Ｓ３[ｂｉｔ]は次式で表される。

この［数３］式のＳ３を、［数２］式のＳ２と比較すると、
となり、Ｎｍ×(Ｓｍ２×Ｎｂ×Ｎｓ−Ｓｍ１)−Ｓb×Ｎｍ×Ｎｂ×Ｎｓ＞０の場合には、Ｓ２＞Ｓ３となる。これは、読取装置ごとにマスタ画像を用意することで増加するデータ量が、読取装置ごとに発生する差分量よりも大きい場合には、Ｓ２＞Ｓ３となることを示している。ここで、Ｓｂは読取装置ごとに発生する差分量であるため、マスタ画像のデータ量よりも小さい。従って、マスタ画像数Ｎｍやシステムを利用する店舗数Ｎｂ、及び、店舗内に設置してあるイメージスキャナ台数Ｎｓが多ければ、Ｓ２＞Ｓ３となるといえる。

ここで、［数１］式のＳ１と、［数３］式のＳ３とを比較すると、
となり、Ｎｉ×(Ｓｉ−Ｓｐ)−Ｓｂ×Ｎｍ×Ｎｂ×Ｎｓ＞０となればＳ３のデータ量が小さくなる。つまり、読み取りによって発生する差分量の合計が共通差分データよりも大きくなるときには、Ｓ１＞Ｓ３となる。ここで、Ｎｉが十分大きければＳ１よりもＳ３のデータ量が小さくなる。帳票画像を扱う場合には記入後帳票Ｎｉは膨大な数となるので、システムに必要なデータ量は削減される。

ここで、［表１］のパラメータを［数３］式に与えたときのシステムに必要とされる保存データ量の算出結果と、前掲した［表２］とをまとめたものを、［表３］に示す。

Ｓ３は、図１の帳票画像管理システム１の方式、すなわち、同一フォーマットの帳票についてシステム全体で1つのマスタ画像を持ち、スキャナ等の違いによる差分を共通化して、マスタ画像と記入済み帳票との差分を求める方式である。

なお、データ量Ｓ３は、［表２］のＳ１、Ｓ２と同様にＧｂｙｔｅで表記している。このように、［表１］のパラメータを与えると図１の帳票画像管理システム１の方が従来技術よりもデータ量が小さくなることが分る。

なお、［表１］のパラメータは、運用シーンによって変化することが考えられる。そこで、各パラメータを変化させた場合における、図１の帳票画像管理システム１の方式（［数３］式のＳ３）と前述した従来方式（［数１］式のＳ１、［数２］式のＳ２)との差分量の変化量を表４に示す。

ここで、Ｓｍ２を変化させてＳ２とＳ３とを比較する場合には、Ｓｍ１とＳｍ２とが異なりマスタ画像１枚あたりのデータ量が違うことなるため、Ｓｍ１＝Ｓｍ２＝Ｓｍとして算出している。また、図１の帳票画像管理システム１の方式では、読み取りによって差分が発生する場合について考えているため、Ｓｉ−Ｓｐ>０且つＳｂ≠０とする。

［表４］を参照すると、「Ｓ１−Ｓ３」は、マスタ画像Ｎｍや店舗数Ｎｂ、スキャナ台数Ｎｓの増加に伴って減少し、扱う帳票枚数Ｎｉが増加する場合に増加することが分かる。ここで、Ｎｍ、Ｎｂ、Ｎｓが増加すると、Ｎｉが大きく増加することが考えられる。従って、図１の帳票画像管理システム１の方式は多くの帳票を扱うシステムで従来方式のＳ１よりも圧縮効果が高くなる。

また、「Ｓ２−Ｓ３」は、マスタ画像のデータ量Ｓｍに対する読み取りによって発生する共通差分量Ｓｂの量が小さい程増加し、逆に大きくなると減少することが分かる。図１の帳票画像管理システム１の方式は共通差分量Ｓｂの量が小さいほど従来方式のＳ２に比べて圧縮効率が高くなる。また、マスタ画像のデータ量よりも共通差分量の方が大きくなることは考えにくいため、Ｓ２よりも常に圧縮効率が高くなる。

以上のように、本実施例の帳票画像管理システム１は、読み取りによって発生する差分を考慮しない従来方式（Ｓ１の方式）に比べて、必要な保存データ量が７０．８％で済む。また、本実施例の帳票画像管理システム１は、読み取りによって差分が発生しないようにマスタ画像をイメージスキャナごとに持つ従来方式（Ｓ２の方式）と比較しても、必要な保存データ量が９５．７％で済む。従って、本実施例の帳票画像管理システム１は、記憶装置の容量を減らすことができる。また、本実施例の帳票画像管理システム１は、保存した帳票データをネットワークで伝送する際には、より短時間で伝送を完了させることができる。

なお、参考までに、［表１］に示した各設定値を［数５］式に代入して得られる、図１の帳票管理システム１による、システムに必要とされる保存データ量の従来方式に対する削減量Ｓ１−Ｓ３は、−２１９３．３６７［Ｇｂｙｔｅ］となる。また、［表１］に示した各設定値を［数４］式に代入して得られる、図１の帳票管理システム１による、システムに必要とされる保存データ量の従来方式に対する削減量Ｓ２−Ｓ３は、−２３５．６１６［Ｇｂｙｔｅ］となる。

＜処理の流れ＞
次に、図８、図９、及び図１０を参照して、帳票画像管理システム１において行われる処理の流れを説明する。 図８は、帳票画像管理システム１において行われる帳票画像圧縮処理の第一の例の処理内容を図解したフローチャートである。

まず、Ｓ１０１で、記入後帳票画像を取得する処理を帳票画像取得部１１が行う。
次にＳ１０２で、マスタ画像を検索する処理を高相関マスタ画像検索部１２が行う。前述したように、高相関マスタ画像検索部１２は、マスタ画像格納部１０に格納されている複数種類のマスタ画像のうちで、帳票画像取得部１１が取得した帳票の画像との相関が最も高いマスタ画像を、マスタ画像格納部１０から検索する。

Ｓ１０３では、帳票画像取得部１１により取得された記入後帳票画像についての共通差分データが既に求められているか判断する処理を共通差分データ生成部１３が行う。ここで、共通差分データ生成部１３は、取得した記入後帳票と同じフォーマットを持った帳票画像を以前に圧縮したことがあると判定した場合、すなわちＳ１０３の判断の結果がＹｅｓであると判定した場合、Ｓ１０４に処理を進める。一方、共通差分データ生成部１３は、既に取得した記入後帳票と同じフォーマットを持った帳票画像を圧縮したことがないと判定した場合、すなわちＳ１０３の判断の結果がＮｏであると判定した場合、Ｓ１０６に処理を進める。

Ｓ１０４では、共通差分データを更新するかを判断する処理を共通差分データ生成部１３が行う。
帳票画像取得部１１により取得された記入後帳票画像についての共通差分データが既に存在していれば、新たに共通差分データを生成する必要はない。しかし、既に共通差分データが存在していても、装置に付いた汚れや、ごみ等の影響により共通差分データが変化する可能性がある。そこで、Ｓ１０４の処理によって、共通差分データを更新するかの判断が行われる。

共通差分データ生成部１３は、Ｓ１０４での判断の結果がＮｏであると判定した場合、すなわち共通差分データを更新しないと判定した場合は、既に生成している共通差分データを使用すると決定し、Ｓ１０５に処理を進める。一方、共通差分データ生成部１３は、Ｓ１０４での判断の結果がＹｅｓであると判定した場合、すなわち既に生成した共通差分データが無いと判定した場合、あるいは、共通差分データを更新すると判定した場合は、Ｓ１０６に処理を進める。なお、このＳ１０４の判定処理では、定期的に共通差分データを更新するために、一定の周知で定期的に判定結果をＹｅｓとしてもよい。この場合、例えば、年度の変わり目等に合わせて、１年毎に更新すること等が考えられる。

Ｓ１０５では、Ｓ１０４で使用すると決定した共通差分データを検索する処理を差分データ生成部１５が行う。そして、Ｓ１０７に処理を進める。

一方、Ｓ１０６では、共通差分データの生成する処理を共通差分データ生成部１３が行う。Ｓ１０６の処理の詳細について、図９を用いて説明する。
図９は、共通差分データ生成処理の処理内容を図解したフローチャートである。このフローチャートは、図２を用いて説明した共通差分データの生成の方法に従うものである。

共通差分データは同一フォーマットであって、マスタ画像との相関が高い複数枚の記入後帳票画像データを使用して生成される。
まず、Ｓ２０１で、記入後帳票画像データ間の差分を求める処理が行われる。記入後帳票画像データ間で差分を取れば、画像間で共通して写っているフォーマット部分と、読取装置が発生させたノイズ等の共通差分部分とは無くなり、各帳票画像にのみ写っている記入部分が各帳票画像に対応して残される。

次に、Ｓ２０２で、マスタ画像と各記入後帳票画像データとの間で差分を求める処理が行われる。マスタ画像と各記入後帳票画像間で差分を取ることで、画像間で共通して写っているフォーマット部分が無くなり、各帳票画像に対応している記入部分と、共通差分部分とが残る。

Ｓ２０３で、Ｓ２０１で求められた記入後帳票画像間の差分と、Ｓ２０２で求められたマスタ画像と各記入後帳票画像との間の差分とを比較して、マスタ画像には存在しないが各記入後帳票画像間では共通に存在している共通差分部分を抽出する処理が行われる。

Ｓ２０４では、Ｓ２０３で抽出された共通差分部分を共通差分データとして共通差分データ格納部１４に保存する処理が行われる。

図９のＳ２０４の処理が終わると、図８のＳ１０６の処理が終了する。Ｓ１０６の処理が終了すると、Ｓ１０７に進む。
Ｓ１０７では、差分データを生成する処理を差分データ生成部１５が行う。差分データ生成部１５は、差分データは、マスタ画像に共通差分データで表されている画像を重畳した画像と、記入後帳票画像データとの間の差分を求めることによって、差分データを生成する。

Ｓ１０８では、Ｓ１０７の処理で生成された差分データに対して圧縮処理（符号化処理）を施し、圧縮処理後の差分データを差分データ格納部２０に保存する処理を差分データ生成部１５が行う。その後、この図８の処理が終了する。

続いて図１０について説明する。図１０は、帳票画像管理システム１において行われる帳票画像圧縮処理の第二の例の処理内容を図解したフローチャートである。この第二の例の処理は、帳票画像を圧縮したときの圧縮効率が低下したと判定された場合には、共通差分データの更新を行うというものである。

なお、図１０におけるＳ３０１〜Ｓ３０８の処理は、図８のフローチャートにおけるＳ１０１〜Ｓ１０８の処理と同様のものである。
まず、Ｓ３０１で、記入後帳票画像を取得する処理を帳票画像取得部１１が行う。
次にＳ３０２で、マスタ画像を検索する処理を高相関マスタ画像検索部１２が行う。

Ｓ３０３では、帳票画像取得部１１により取得された記入後帳票画像についての共通差分データが既に求められているか判断する処理を共通差分データ生成部１３が行う。ここで、共通差分データ生成部１３は、取得した記入後帳票と同じフォーマットを持った帳票画像を以前に圧縮したことがあると判定した場合、すなわちＳ３０３の判断の結果がＹｅｓであると判定した場合、Ｓ３０４に処理を進める。一方、共通差分データ生成部１３は、既に取得した記入後帳票と同じフォーマットを持った帳票画像を圧縮したことがないと判定した場合、すなわちＳ３０３の判断の結果がＮｏであると判定した場合、Ｓ３０６に処理を進める。

Ｓ３０４では、共通差分データを更新するかを判断する処理を共通差分データ生成部１３が行う。ここで、共通差分データ生成部１３は、Ｓ３０４での判断の結果がＮｏであると判定した場合、すなわち共通差分データを更新しないと判定した場合は、既に生成している共通差分データを使用すると決定し、Ｓ３０５に処理を進める。一方、共通差分データ生成部１３は、Ｓ３０４での判断の結果がＹｅｓであると判定した場合、すなわち既に生成した共通差分データが無い場合、あるいは、共通差分データを更新すると判定した場合は、Ｓ３０６に処理を進める。なお、このＳ３０４の判定処理では、定期的に共通差分データを更新するために、一定の周知で定期的に判定結果をＹｅｓとしてもよい。この場合、例えば、年度の変わり目等に合わせて、１年毎に更新すること等が考えられる。

Ｓ３０５では、Ｓ３０４で使用すると決定した共通差分データを検索する処理を差分データ生成部１５が行う。そして、Ｓ３０７に処理を進める。
一方、Ｓ３０６では、共通差分データの生成する処理を共通差分データ生成部１３が行う。このＳ３０６の処理の詳細については、図９を用いて説明した通りである。

図９のＳ２０１〜Ｓ２０４の処理が終わると、図１０のＳ３０６の処理が終了する。Ｓ３０６の処理が終了すると、Ｓ３０７に処理が進む。
Ｓ３０７では、差分データを生成する処理を差分データ生成部１５が行う。

Ｓ３０８では、Ｓ３０７の処理で生成された差分データに対して圧縮処理（符号化処理）を施し、圧縮処理後の差分データを差分データ格納部２０に保存する処理を差分データ生成部１５が行う。

その後、Ｓ３０９で圧縮効率が低下したかどうかを判断する処理を差分データ生成部１５が行う。ここで、差分データ生成部１５は、この判断の結果がＹｅｓであると判断した場合、すなわち、圧縮効率が低下したと判断した場合は、Ｓ３０６に処理を戻す。一方、差分データ生成部１５は、この判断の結果がＮｏであると判断した場合、すなわち、圧縮効率が低下していないと判断した場合は、この図１０の処理が終了する。

なお、圧縮効率の低下を判断する方法としては、例えば、圧縮効率に閾値を設けて、その閾値を超えた場合にＳ３０６に戻って共通差分データを生成するようにする。すなわち、例えば、この閾値を５％と設定し、５％以上圧縮効率が低下した場合には、Ｓ３０６に処理を戻して、共通差分データを生成し直すようにする。このようにした場合には、その後、新たに生成された共通差分データを用いて、再度Ｓ３０６で差分データの生成をし、Ｓ３０７で符号化処理を行うようにする。

次に、検索・表示端末装置３００の使用者に指定された帳票の画像を表現している表示画像データ７３を復元する処理について説明する。この処理は、特に限定されるものではないが、例えば、具体的には以下のように行われる。

まず、前述した図５の符号化処理１０１の実行において行われた動き補償フレーム間予測処理において生成されたものと同一の予測画像を生成する処理を行う。この予測画像は、取得したマスタ画像データ６１と、復号化処理２０１の実行によって読み出された共通差分データ及び差分データのうちの動きベクトルの情報とを用いることで生成することができる。

次に、生成された予測画像に対し、復号化処理２０１の実行によって読み出された共通差分データ及び差分データに含まれている動き補償フレーム間予測誤差の情報に表されている予測誤差を加算する処理が行われる。
以上の処理によって表示画像データ７３が復元される。この復号化処理２０１の実行により、図１の帳票画像復元部３４に相当する機能の提供が行われる。

次に、この処理の実行によって復元された表示画像データ７３で表現されている元の帳票の画像を、検索・表示端末装置３００に表示させる処理を行う。この処理が完了すると、帳票画像表示制御処理が終了する。

以上の帳票画像表示制御処理をＭＰＵ８１が行うことにより、図６のコンピュータ８０が検索・表示端末装置３００として動作し、ストレージ装置２００で保管されているデータの読み出しと、当該データで表現されている元の帳票の画像表示とが行えるようになる。

なお、前述した図１の構成を備える帳票画像管理システムにおいて、マスタ画像格納部１０，２１０に格納されているマスタ画像の画像データを、例えば、前述のＪＰＥＧ方式等のデータ圧縮処理が施された状態で格納しておくようにしてもよい。このようにすることで、マスタ画像格納部１０，２１０の記憶容量の節約となる。なお、このようにする場合には、マスタ画像の画像データをマスタ画像格納部１０，２１０から読み出したときに、データ伸張処理を行って元の画像データの復元を行うようにする。

なお、前述した図５の帳票画像管理システムの構成において、符号化処理１０１は、スキャンデータである記入後帳票５１についてのマスタ画像データ６１に対する共通差分データ７１及び差分データ７２の生成を、動き補償フレーム間予測を行うことによって実現している。また、複合化処理２０１は、元の帳票の画像を復元するために、符号化処理１０１で行われた動き補償フレーム間予測処理において生成されたものと同一の予測画像の生成を行っている。この動き補償フレーム間予測の手法としては、広く知られている各種の手法を用いてもよく、前述したものに限定されるものではない。例えば、この動き補償フレーム間予測の手法として、各種の汎用の動画圧縮符号化方式（例えば、ＩＴＵ−Ｔ（国際電気通信連合−電気通信標準化部門）によって標準化されたＨ．２６２規格やＨ．２６４規格など）で採用されているものを採用してもよい。

なお、以上までに説明した実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
複数種類のマスタ画像を格納しておくマスタ画像格納部と、
帳票画像を取得する帳票画像取得部と、
前記複数種類のマスタ画像のうちで前記帳票画像取得部が取得した帳票の画像との相関が最も高いものを、前記マスタ画像格納部から検索する高相関マスタ画像検索部と、
複数の前記帳票画像間の差分と、前記検索されたマスタ画像と複数の前記帳票画像のうちの１つとの差分との間で共通して存在している共通差分部分を表している画像のデータを共通差分データとして生成する共通差分生成部と、
前記共通差分データを格納する共通差分データ格納部と、
前記帳票画像取得部が取得したそれぞれの帳票画像についての、前記検索されたマスタ画像に前記共通差分データが表している画像を重畳したデータに対する、それぞれの差分データを生成する差分データ生成部と、
前記差分データ生成部が生成した差分データを格納する差分データ格納部と、
を備えていることを特徴とする帳票画像管理システム。
（付記２）
前記差分データ生成部は、前記帳票画像取得部が取得した帳票の画像について、前記高相関マスタ画像検索部が検索したマスタ画像に基づく動き補償フレーム間予測を行い、前記差分データとして、該帳票の画像についての該マスタ画像に対する動きベクトルの情報と動き補償フレーム間予測誤差の情報とを生成する、
ことを特徴とする付記１に記載の帳票画像管理システム。
（付記３）
前記差分データ生成部において、Ｉピクチャとして前記マスタ画像を用い、次のＰピクチャとして、前記マスタ画像及び前記共通差分データで作成された画像を用い、その次のＰピクチャとして、前記複数の帳票画像を用い、動画像符号化によって差分データの生成及び圧縮を行うことを特徴とする付記１または２に記載の帳票画像管理システム。
（付記４）
前記差分データ生成部は、更に、生成した差分データに対してデータ圧縮処理を施し、
前記差分データ格納部は、前記差分データ生成部によってデータ圧縮処理が施された差分データを格納する、
ことを特徴とする付記１から３のうちのいずれか一項に記載の帳票画像管理システム。
（付記５）
前記生成された差分データと、前記検索されたマスタ画像とを対応付ける、前記共通差分データを１つの帳票画像に対し１つ以上持つ、
ことを特徴とする付記１から４のうちのいずれか一項に記載の帳票画像管理システム。
（付記６）
前記共通差分生成部は、前記共通差分データの生成を定期的に行って、前記共通差分データ格納部に格納されている共通差分データを更新する、
ことを特徴とする付記１から５のうちのいずれか一項に記載の帳票画像管理システム。
（付記７）
前記共通差分生成部は、前記差分データ生成部が前記差分データに対して行った前記データ圧縮処理における圧縮効率に応じて前記共通差分データの生成を再度行って前記共通差分データ格納部に格納されている共通差分データを更新する、
ことを特徴とする付記４に記載の帳票画像管理システム。
（付記８）
前記差分データ格納部から、対応する差分データを読み出す差分データ読出部と、
前記マスタ画像格納部から、前記検索された特定のマスタ画像を読み出す特定マスタ画像読出部と、
前記共通差分データ生成部から、対応する特定の共通差分データを読み出す特定共通差分データ読出部と、
前記差分データ読出部が読み出した差分データと、前記特定共通差分データ読出部が読み出した特定の共通差分データと、前記特定マスタ画像読出部が読み出した特定のマスタ画像とから前記帳票の画像を復元する帳票画像復元部と、
を更に備えていることを特徴とする付記１から７のうちのいずれか一項に記載の帳票画像管理システム。
（付記９）
複数の帳票画像を取得し、
複数種類のマスタ画像から、前記取得した帳票の画像との相関が最も高いマスタ画像を検索し、
前記複数の帳票画像間の差分と、前記検索されたマスタ画像と前記複数の帳票画像のうちの１つとの差分との間で共通して存在している共通差分部分を表している画像のデータを共通差分データとして生成して共通差分データ格納部に格納し、
前記複数の帳票画像の各々についての、前記検索されたマスタ画像に前記共通差分データが表している画像を重畳したデータに対する、それぞれの差分データを生成して差分データ格納部に格納する、
ことを特徴とする帳票画像管理方法。
（付記１０）
複数の帳票画像を取得し、
複数種類のマスタ画像から、前記取得した帳票の画像との相関が最も高いマスタ画像を検索し、
前記複数の帳票画像間の差分と、前記検索されたマスタ画像と前記複数の帳票画像のうちの１つとの差分との間で共通して存在している共通差分部分を表している画像のデータを共通差分データとして生成して共通差分データ格納部に格納し、
前記複数の帳票画像の各々についての、前記検索されたマスタ画像に前記共通差分データが表している画像を重畳したデータに対する、それぞれの差分データを生成して差分データ格納部に格納する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１１）
前記差分データを生成する処理は、前記帳票画像取得部が取得した帳票の画像について、前記高相関マスタ画像検索部が検索したマスタ画像に基づく動き補償フレーム間予測を行い、前記差分データとして、該帳票の画像についての該マスタ画像に対する動きベクトルの情報と動き補償フレーム間予測誤差の情報とを生成する処理である、
ことを特徴とする付記１０に記載のプログラム。
（付記１２）
前記差分データを生成する処理において、Ｉピクチャとして前記マスタ画像を用い、次のＰピクチャとして、前記マスタ画像及び前記共通差分データで作成された画像を用い、その次のＰピクチャとして、前記複数の帳票画像を用い、動画像符号化によって差分データの生成及び圧縮を行う処理を更に前記コンピュータに実行させる、
ことを特徴とする付記１０または１１に記載のプログラム。
（付記１３）
前記差分データを生成する処理は、更に、生成した差分データに対してデータ圧縮処理を施す処理を更に前記コンピュータに実行させ、
前記差分データを格納する処理は、前記データ圧縮処理が施された差分データを格納する処理を更に前記コンピュータに実行させる、
ことを特徴とする付記１０から１２のうちのいずれか一項に記載のプログラム。
（付記１４）
前記生成された差分データと、前記検索されたマスタ画像とを対応付ける、前記共通差分データを１つの帳票画像に対し１つ以上持つ、
ことを特徴とする付記１０から１３のうちのいずれか一項に記載のプログラム。
（付記１５）
前記共通差分を生成する処理は、前記共通差分データの生成を定期的に行って、前記共通差分データ格納部に格納されている共通差分データを更新する処理を更に前記コンピュータに実行させる、
ことを特徴とする付記１０から１４のうちのいずれか一項に記載のプログラム。
（付記１６）
前記共通差分を生成する処理は、前記差分データ生成処理によって前記差分データに対して行われた前記データ圧縮処理における圧縮効率に応じて前記共通差分データの生成を再度行って前記共通差分データ格納部に格納されている共通差分データを更新する、
ことを特徴とする付記１３に記載のプログラム。

１０、２１０ マスタ画像格納部
１１ 帳票画像取得部
１２ 高相関マスタ画像検索部
１３ 差分データ生成部
１４ 共通差分データ格納部
１５ 差分データ生成部
２０ 差分データ格納部
３１ 差分データ読出部
３２ 特定マスタ画像読出部
３３ 特定共通差分データ読出部
３４ 帳票画像復元部
５０ スキャナ
５１ 記入後帳票
６１ マスタ画像データ
７１ 共通差分データ
７２ 差分データ
７３ 表示画像データ
８０ コンピュータ
８１ ＭＰＵ
８２ ＲＯＭ
８３ ＲＡＭ
８４ ハードディスク装置
８５ 入力装置
８６ 表示装置
８７ インタフェース装置
８８ 記録媒体駆動装置
８９ バスライン
９０ 可搬型記録媒体
１００ 認識・点検端末装置
１０１ 符号化処理
１２０ サーバ
２００ ストレージ装置
２２０ 登録用サーバ
２４０ 検索用サーバ
２０１ 復号化処理
３００ 検索・表示端末装置

Claims (10)

1. 複数種類のマスタ画像を格納しておくマスタ画像格納部と、
   帳票画像を取得する帳票画像取得部と、
   前記複数種類のマスタ画像のうちで前記帳票画像取得部が取得した帳票の画像との相関が最も高いものを、前記マスタ画像格納部から検索する高相関マスタ画像検索部と、
   複数の前記帳票画像間の差分と、前記検索されたマスタ画像と複数の前記帳票画像のうちの１つとの差分との間で共通して存在している共通差分部分を表している画像のデータを共通差分データとして生成する共通差分生成部と、
   前記共通差分データを格納する共通差分データ格納部と、
   前記帳票画像取得部が取得したそれぞれの帳票画像についての、前記検索されたマスタ画像に前記共通差分データが表している画像を重畳したデータに対する、それぞれの差分データを生成する差分データ生成部と、
   前記差分データ生成部が生成した差分データを格納する差分データ格納部と、
   を備えていることを特徴とする帳票画像管理システム。
2. 前記差分データ生成部は、前記帳票画像取得部が取得した帳票の画像について、前記高相関マスタ画像検索部が検索したマスタ画像に基づく動き補償フレーム間予測を行い、前記差分データとして、該帳票の画像についての該マスタ画像に対する動きベクトルの情報と動き補償フレーム間予測誤差の情報とを生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の帳票画像管理システム。
3. 前記差分データ生成部において、Ｉピクチャとして前記マスタ画像を用い、次のＰピクチャとして、前記マスタ画像及び前記共通差分データで作成された画像を用い、その次のＰピクチャとして、前記複数の帳票画像を用い、動画像符号化によって差分データの生成及び圧縮を行う、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の帳票画像管理システム。
4. 前記差分データ生成部は、更に、生成した差分データに対してデータ圧縮処理を施し、
   前記差分データ格納部は、前記差分データ生成部によってデータ圧縮処理が施された差分データを格納する、
   ことを特徴とする請求項１から３のうちのいずれか一項に記載の帳票画像管理システム。
5. 前記生成された差分データと、前記検索されたマスタ画像とを対応付ける、前記共通差分データを１つの帳票画像に対し１つ以上持つ、
   ことを特徴とする請求項１から４のうちのいずれか一項に記載の帳票画像管理システム。
6. 前記共通差分生成部は、前記共通差分データの生成を定期的に行って、前記共通差分データ格納部に格納されている共通差分データを更新する、
   ことを特徴とする請求項１から５のうちのいずれか一項に記載の帳票画像管理システム。
7. 前記共通差分生成部は、前記差分データ生成部が前記差分データに対して行った前記データ圧縮処理における圧縮効率に応じて前記共通差分データの生成を再度行って前記共通差分データ格納部に格納されている共通差分データを更新する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の帳票画像管理システム。
8. 前記差分データ格納部から、対応する差分データを読み出す差分データ読出部と、
   前記マスタ画像格納部から、前記検索された特定のマスタ画像を読み出す特定マスタ画像読出部と、
   前記共通差分データ生成部から、対応する特定の共通差分データを読み出す特定共通差分データ読出部と、
   前記差分データ読出部が読み出した差分データと、前記特定共通差分データ読出部が読み出した特定の共通差分データと、前記特定マスタ画像読出部が読み出した特定のマスタ画像とから前記帳票の画像を復元する帳票画像復元部と、
   を更に備えていることを特徴とする請求項１から７のうちのいずれか一項に記載の帳票画像管理システム。
9. 複数の帳票画像を取得し、
   複数種類のマスタ画像から、前記取得した帳票の画像との相関が最も高いマスタ画像を検索し、
   前記複数の帳票画像間の差分と、前記検索されたマスタ画像と前記複数の帳票画像のうちの１つとの差分との間で共通して存在している共通差分部分を表している画像のデータを共通差分データとして生成して共通差分データ格納部に格納し、
   前記複数の帳票画像の各々についての、前記検索されたマスタ画像に前記共通差分データが表している画像を重畳したデータに対する、それぞれの差分データを生成して差分データ格納部に格納する、
   ことを特徴とする帳票画像管理方法。
10. 複数の帳票画像を取得し、
    複数種類のマスタ画像から、前記取得した帳票の画像との相関が最も高いマスタ画像を検索し、
    前記複数の帳票画像間の差分と、前記検索されたマスタ画像と前記複数の帳票画像のうちの１つとの差分との間で共通して存在している共通差分部分を表している画像のデータを共通差分データとして生成して共通差分データ格納部に格納し、
    前記複数の帳票画像の各々についての、前記検索されたマスタ画像に前記共通差分データが表している画像を重畳したデータに対する、それぞれの差分データを生成して差分データ格納部に格納する、
    処理をコンピュータに実行させるプログラム。